想必大伙從近來的新聞中也能看出,L2+以上的自動駕駛成了整個汽車行業,乃至上游廠商都為之奮斗的目標。他們選擇的路線也都各式各樣,比如高算力自動駕駛芯片或是多傳感器融合等,然而還有一條路線被不少廠商看好,也再度引發了一波收購潮。
這條路線正是高精地圖,傳統的駕駛導航中精確至米級的地圖精度就已經夠用,畢竟人可以負責高精度的駕駛和判斷能力。而自動駕駛汽車則更需要高精度的地圖,將更多的數據交由機器處理,作為一個給機器識別的地圖,從而保證車輛的安全行駛。
無論是汽車廠商還是自動駕駛方案商,都對這一地圖技術情有獨鐘,紛紛斥資收購。比如豐田的自動駕駛子公司收購了高精地圖創企Carmera,小米收購了深動科技,英偉達收購了DeepMap,以及最近博世收購的Atlatec。高精地圖這項技術吸引了不少創企的投入,而最近自動駕駛賽道的火熱也讓不少有心布局的公司看上了這些創企。此外,一些傳統的地圖與測繪廠商也紛紛發展高精地圖業務,希望在這個市場分一杯羹。
Atlatec:低成本易部署的測繪
Atlatec作為一家高精地圖創企,擁有可謂極度正統的德國出身,兼具歐洲頂尖理工大學卡爾斯魯厄理工學院和KZI信息科技研究中心的背景,這兩家在機器視覺上都擁有不小的實力,可能這也是為何同為德國企業的博世選擇將其收購的原因之一。
那么Atlatec的3D測繪高精地圖選擇了怎樣的路線呢?答案自然還是車載測繪模組,上圖就是Atlatec裝在車頂的傳感器。與動輒使用上萬元的激光雷達方案相比,Atlatec選用了低成本的路線。主傳感器上,Atlatec采用了兩個前向攝像頭作為主傳感器的純視覺方案,每個攝像頭之間相隔40厘米。根據Atlatec的說法,這么做可以將體積縮小到手提箱大小,又不會犧牲深度圖像的分辨率。畢竟如今不少的測繪車輛在用到非固態激光雷達時,車頂或車身都要犧牲不小的空間。
車道標注 / Atlatec
在道路數據的還原重構上,Atlatec用到了AI加手動標注的方法,畢竟即便AI已經可以高精度地識別各種道路與元素,但手動標注才是確保數據與地圖高度一致的把關之法。
高精地圖依賴的不僅僅是道路數據,傳統GPS地圖的定位數據還是十分重要,盡管這些數據可以由傳統地圖供應商提供,但融入自動駕駛方案中,依然可以起到一定的輔助作用。因此,該模組中還包含了測繪級的差分GPS傳感器,進一步優化了地圖精度。
差分GPS傳感器允許用到來自GPS基站的校正數據來補充實時衛星信號,與單純利用GPS衛星信號相比,可以說減少了在全球定位上的誤差,或者以Atlatec的說法,在GPS信號接收良好的區域將偏差做到小于3厘米。
除了攝像頭和GPS之外,為了進一步補充精度,Atlatec還在該模組中加入了基于IMU的冗余傳感器。最后在處理階段通過三者的傳感器融合數據,重構車輛及周圍環境的軌跡。
而對于博世來說,無論是攝像頭、GPS還是IMU,自己都有對應的方案,加上又是一家知根知底的德國企業,確實算得上收購的首選了。不過目前Atlatec的地圖覆蓋范圍還不算太大,目前只覆蓋了美國、歐洲和日本地區,但被博世收購之后,可能會加快這一進程。
DeepMap:眾包制圖與AI處理
早在被英偉達收購之前,DeepMap已經擁有不容小覷的高精地圖構建能力,博世也在2018年投資過,但最終被英偉達納入囊中。DeepMap曾繪制了硅谷圣何塞地區的高精地圖,納入了道路和街道環境的詳細特征,語義信息的精度達到厘米級,可以準確分辨顯/隱讓行線、行駛邊界和車道線等。
圣何塞高精地圖 / DeepMap
那么他們是如何創建如此高精度的地圖的呢?在數據收集方面其實沒有多少特殊的,多數高精度的地圖繪制都用到了攝像頭和激光雷達,DeepMap也不例外,但他們的方案一開始就建立在眾包的概念上。在被收購前幾天,DeepMap推出了一套可擴展的地圖服務RoadMemory,允許OEM通過L2+以上的車型利用車載傳感器收集的眾包數據來自動構建地圖,從而完善自己的高精度圖DeepMapHDR,提高其保真度和準確性。
DeepMap測繪車 / DeepMap
但對這些眾包數據的處理就用到了ML和AI技術,靠語義分割和視頻圖像推理來獲取可用的數據,這一塊屬于DeepMap的強項,卻也是英偉達的強項。英偉達在深度神經網絡訓練和驗證上已經有了多年的經驗,自動駕駛方案已NvidiaDrive經遍布了各大車廠也與各大傳感器兼容,可以說沒有誰比英偉達更適合完成眾包地圖數據的收集了。
小結
從以上兩家創企的技術路線以及被收購的情況來看,收購一方更看重的除了其技術優勢以外,也相當看好其方案與其現有產品陣容的相性,最終實現一個1+1大于2的效果。無論是測繪車隊,還是眾包制圖,都有可能成為自動駕駛實現道路上的一大助力,英偉達和博世這樣的自動駕駛方案廠商正是看清楚了這一點。至于OEM、造車新勢力以及傳統導航地圖廠商在高精地圖上的探索,那就又是另一套商業模式了。
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